迭代器与生成器
2018-09-29 03:59:24来源:博客园 阅读 ()
这一部分待加强!
(一)迭代器
一:简介
迭代是Python最强大的功能之一,是访问集合元素的一种方式。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束。
迭代器只能往前不会后退。
迭代器有两个基本的方法:iter() 创建迭代器对象和 next()访问迭代器。
字典、字符串、列表或元组对象都可用于创建迭代器
二:迭代器的创建
①把一个类作为一个迭代器使用需要在类中实现两个方法 __iter__() 与 __next__()
②__iter__() 方法返回一个特殊的迭代器对象,
这个迭代器对象实现了 __next__() 方法
并通过 StopIteration 异常标识迭代的完成。
③__next__() 方法(Python 2 里是 next())会返回下一个迭代器对象
三:迭代器协议的后台机制
for element in (1, 2, 3):
print(element)
在后台,for 语句在容器对象中调用 iter() 。
该函数返回一个定义了 __next__() 方法的迭代器对象,它在容器中逐一访问元素。
没有后续的元素时, __next__() 抛出一个 StopIteration 异常,
通知 for 语句循环结束。
可以用内建的 next() 函数调用 __next__() 方法;
了解了迭代器协议的后台机制,就可以很容易的给自己的类添加迭代器行为。
定义一个 __iter__() 方法,使其返回一个带有 __next__() 方法的对象。
如果这个类已经定义了 __next__() ,那么 __iter__() 只需要返回 self:
三:迭代器使用的必要性
列表效率高,但是需要将内容一次性读入,可能增加内存的负担,
如果列表太大,内存溢出。
range 返回一个列表
xrange 返回一个对象
(二)生成器
一:简介
①在 Python 中,使用了 yield 的函数被称为生成器(generator)
跟普通函数不同的是,生成器是一个返回迭代器的函数,
只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器
②在调用生成器运行的过程中,每次遇到 yield 时函数会暂停,
并保存当前所有的运行信息,返回 yield 的值,
并在下一次执行 next() 方法时从当前位置继续运行。
二:创建生成器
①一个简单的生成器:my_generator = (x*x for x in range(4))
和列表解析式只是括号不同,大数据处理时代替列表解析式。
②和return的区别:一般的函数都是止于return,作为生成器的函数,由于有了yield,
遇到他则会暂时挂起,如果之后还有return,则直接抛出StopIteration异常。
三:本节最后一句:编程中可以不使用生成器。
1 # ---------------------------------------------------------------------# 2 # 迭代器的创建 3 # ---------------------------------------------------------------------# 4 import sys 5 print("----------------------------迭代器-----------------------------") 6 list1 = [1, 2, 3, 4] 7 it = iter(list1) # 创建迭代器对象 8 print(next(it)) # 输出迭代器的下一个元素 9 10 # ---------------------------------------------------------------------# 11 # 迭代器的遍历 12 # ---------------------------------------------------------------------# 13 # 遍历方法一 14 list2 = [1, 2, 3, 4] 15 it = iter(list2) # 创建迭代器对象 16 for x in it: 17 print(x, end=" ") # 此处格式化输出的形式 18 19 # 遍历方法二 20 list3 = (1, 2, 3, 4) 21 it = iter(list3) # 创建迭代器对象 22 """ 23 24 25 while True: 26 try: 27 print(next(it), end=" ") 28 except StopIteration: # 用于标识迭代的完成,防止出现无限循环的情况 29 sys.exit() 30 """ 31 # ---------------------------------------------------------------------# 32 # 写一个能够迭代的对象(给自己的类添加迭代对象) 33 # ---------------------------------------------------------------------# 34 35 36 class MyNumbers: 37 def __init__(self, n): 38 self.i = 0 39 self.n = n 40 41 def __iter__(self): # 核心,返回了迭代器本身即实现了__iter__方法的对象 42 return self 43 44 def __next__(self): # 含有next的对象就是迭代器本身 45 if self.i < self.n: 46 result_i = self.i 47 self.i += 1 48 return result_i 49 else: 50 raise StopIteration 51 52 53 x = MyNumbers(7) 54 y = iter(x) 55 for i in y: 56 print(i) 57 58 59 print("# ----------------------------生成器----------------------------- #") 60 61 62 def fibonacci(n): # 生成器函数 - 斐波那契 63 a, b, counter = 0, 1, 0 64 while True: 65 if counter > n: 66 return 67 yield a 68 a, b = b, a + b 69 counter += 1 70 71 72 f = fibonacci(10) # f 是一个迭代器,由生成器返回生成 73 74 while True: 75 try: 76 print(next(f), end=" ") 77 except StopIteration: 78 sys.exit()
标签:
版权申明:本站文章部分自网络,如有侵权,请联系:west999com@outlook.com
特别注意:本站所有转载文章言论不代表本站观点,本站所提供的摄影照片,插画,设计作品,如需使用,请与原作者联系,版权归原作者所有
上一篇:爬虫——生产者消费者
- Python学习日记(十) 生成器和迭代器 2019-08-13
- python学习-39 生成器总结 2019-07-24
- python学习-38迭代器和生成器 2019-07-24
- Python-11-生成器 2019-07-24
- Python-10-迭代器 2019-07-24
IDC资讯: 主机资讯 注册资讯 托管资讯 vps资讯 网站建设
网站运营: 建站经验 策划盈利 搜索优化 网站推广 免费资源
网络编程: Asp.Net编程 Asp编程 Php编程 Xml编程 Access Mssql Mysql 其它
服务器技术: Web服务器 Ftp服务器 Mail服务器 Dns服务器 安全防护
软件技巧: 其它软件 Word Excel Powerpoint Ghost Vista QQ空间 QQ FlashGet 迅雷
网页制作: FrontPages Dreamweaver Javascript css photoshop fireworks Flash